在生物医学成像领域，“看得清” 和 “看得深” 一直是科学家们追求的核心目标。就像我们用相机拍照时，会希望画面清晰无噪点、能捕捉到细节一样，细胞成像也需要荧光材料发出的信号足够纯粹、可精准调控。但长期以来，传统荧光材料要么只能发出单一颜色的光，容易受环境干扰；要么Stokes 位移（吸收光和发射光的波长差）太小，导致发射光被激发光 “掩盖”，成像对比度大打折扣。

在数字时代，信息伪造技术层出不穷，从假发票到虚假证件，传统加密手段早已难以应对。我们亟需一种 “让伪造者无从下手” 的高级加密技术 —— 既要能隐藏信息，又要能动态变化，还得难以复制。

打开新闻，肝癌相关的坏消息总是让人揪心。作为全球发病率第三的恶性肿瘤，它不仅早期症状隐蔽，治疗起来更是难题重重。传统化疗药物像 “不分敌我的炸弹”，在杀死癌细胞的同时，也会损伤正常细胞；单一的靶向治疗又容易让癌细胞产生耐药性，治疗效果往往不尽如人意。

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在生物学实验室里，超分辨显微镜就像科学家的 “纳米级放大镜”，能让我们看清单个蛋白质的模样、细胞内微管的精细结构。而 DNA-PAINT 技术作为其中的 “佼佼者”，凭借荧光标记的 DNA 探针反复结合目标，理论上能实现无限时长成像，彻底摆脱传统显微镜的光漂白困扰。

早期癌症或癌前病变的检测与干预对于提升患者生存率具有极大的潜力。然而，癌症的启动过程以及正常组织向癌前状态和癌症状态的转变，在非癌组织背景下仍然不甚明确。这部分是由于缺乏早期阶段的临床样本或适合研究早期癌症的模型。在本篇综述中，作者介绍了临床样本和模型系统，例如自发性小鼠模型和源自类器官或干细胞的模型，这些模型允许对早期癌症发展进行纵向分析。作者还展示了增强我们对癌症启动和早期进展理解的新兴技术和计算工具，包括直接成像、谱系追踪、单细胞和空间多组学技术，以及人工智能模型。这些模型和技术共同促进了对特征不明确的早期恶性转化过程的更全面理解，为揭示癌症发展的关键驱动因素和早期生物标志物提供了巨大潜力。最后，作者讨论了如何将这些新见解转化为基于机制的早期癌症检测和预防策略。